京都 12R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

モデル

12R 京都競馬場発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファイツオン	吉田隼	実33.0	B▽ A▽勝率2% EV-29% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/11 2小倉510R 17着/18頭+1.3秒 05/02 1新潟11R 8着/14頭+4.3秒 01/24 1小倉15R 9着/11頭+11.6秒 12/20 5阪神512R 14着/16頭+1.4秒 10/05 3京都212R 15着/16頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.2% / 期待値 -30% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	スイミーユニバンス	浜中	実97.0	B× A▽勝率1% EV-26% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/02 1札幌412R 7着/14頭+0.3秒 07/05 1函館89R 7着/16頭+0.4秒 06/20 1函館311R 15着/16頭+1.3秒 03/28 1中京512R 16着/16頭+1.2秒 02/28 1阪神312R 6着/18頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.9% / 期待値 -26% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	ジュルナール	池添	実21.3	B× A▽勝率6% EV+24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/07 3阪神29R 11着/16頭+1.2秒 05/24 3京都1012R 1着/16頭勝利 03/15 1中京26R 10着/16頭+1.6秒 01/25 1小倉28R 11着/16頭+1.6秒 01/12 1京都56R 8着/9頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.9% / 期待値 +25% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ガラベイヤ	横山和	実6.9	B▲ A○勝率14% EV-6% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2福島89R 3着/16頭+0.4秒 05/30 3京都1111R 4着/16頭+0.3秒 04/05 3中山47R 1着/14頭勝利 02/21 1小倉99R 3着/10頭+0.2秒 01/12 1中山58R 6着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 14.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.8% / 期待値 -6% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	モンサンゴールデン推奨	△柴田裕	実13.2	B△ A△勝率10% EV+26% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 06/20 1函館311R 12着/16頭+0.9秒 05/24 3京都105R 1着/9頭勝利 04/19 2阪神86R 3着/15頭+0.3秒 03/29 2阪神26R 4着/10頭+0.2秒 03/07 1阪神56R 4着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.8% / 期待値 +27% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	サンライズプルート	吉村	実47.0	B▽ A▽勝率2% EV-13% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調／前走3着）
前5走 07/11 2小倉510R 7着/18頭+0.4秒 06/28 2小倉210R 16着/16頭+4.7秒 03/28 2阪神110R 9着/11頭+0.9秒 03/08 1阪神612R 12着/13頭+3.5秒 02/10 2京都412R 14着/15頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.9% / 期待値 -13% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	ロードトレゾール	河原田菜々	実12.4	B△ A△勝率8% EV-1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/19 2福島89R 5着/16頭+0.5秒 06/27 2小倉110R 2着/13頭+0.0秒 03/08 2中山412R 2着/16頭+0.0秒 02/15 1小倉810R 6着/18頭+0.2秒 01/25 1中山98R 12着/15頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.8% / 期待値 -2% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	バシレウスシチー	菱田	実82.5	B▽ A▽勝率1% EV-24% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/02 1札幌412R 3着/14頭+0.1秒 07/18 1函館1110R 4着/10頭+1.0秒 06/14 3阪神49R 12着/13頭+1.5秒 05/23 1新潟711R 7着/16頭+0.5秒 05/03 3京都48R 4着/15頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.9% / 期待値 -25% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	トップアタック	小沢	実7.3	B○ A▲勝率14% EV0% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/30 3京都1111R 5着/16頭+0.3秒 05/09 1新潟39R 1着/14頭勝利 02/08 1小倉69R 14着/15頭+2.9秒 01/24 1小倉19R 6着/12頭+0.7秒 12/06 5阪神19R 2着/8頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 13.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.8% / 期待値 -1% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	メイショウゴールド	酒井	実51.0	B× A×勝率1% EV-52% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／155日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都310R 10着/12頭+0.8秒 04/18 2阪神79R 4着/14頭+0.6秒 04/04 2阪神36R 1着/16頭勝利 03/21 1阪神912R 6着/15頭+0.5秒 01/04 1京都18R 7着/16頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 155日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 期待値 -53% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	アイニードユー	川田	実2.1	B◎ A◎勝率25% EV-47% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/02 2中京46R 2着/9頭+0.1秒 06/13 3阪神38R 1着/15頭勝利 04/12 2阪神611R 4着/18頭+0.6秒 03/07 1阪神511R 3着/18頭+0.3秒 02/07 2京都310R 3着/9頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 37.7% (オッズ暗示: 47.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.9% / 期待値 -48% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	サクセスカラー	吉田豊	実71.0	B▽ A▽勝率1% EV-34% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 06/20 3東京510R 12着/14頭+1.8秒 05/23 2東京910R 5着/16頭+0.3秒 04/26 2東京28R 3着/11頭+0.0秒 12/21 5中山612R 6着/16頭+0.7秒 11/23 5東京512R 6着/18頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.9% / 期待値 -35% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
13	グッドピース	鮫島駿	実20.5	B▽ A▽勝率6% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／92日ぶりの実戦）
前5走 07/04 2小倉39R 1着/12頭勝利 04/11 2阪神56R 3着/15頭+0.3秒 03/15 2中山67R 5着/15頭+0.6秒 01/31 1東京110R 9着/15頭+0.7秒 12/21 5阪神611R 6着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 期待値 +22% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
14	マーゴットミスト	田口	実11.4	B△ A△勝率9% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/14 3阪神49R 8着/13頭+0.4秒 05/24 3京都105R 3着/9頭+0.2秒 04/11 2阪神56R 4着/15頭+0.3秒 03/15 2中山67R 6着/15頭+0.7秒 02/14 1小倉72R 1着/18頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.0% / 期待値 +2% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
15	マイネルラッシュ	国分恭	実93.1	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟26R 6着/11頭+0.8秒 07/19 2福島89R 10着/16頭+1.0秒 05/30 3京都118R 12着/12頭+1.1秒 05/17 3京都812R 5着/13頭+0.4秒 04/25 1福島510R 12着/16頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
16	スネーフリンガ	松山	実26.9	B▽ A▽勝率2% EV-42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/11 2小倉510R 5着/18頭+0.1秒 06/27 2小倉110R 3着/13頭+0.3秒 06/14 3阪神49R 4着/13頭+0.1秒 04/25 1福島510R 13着/16頭+0.4秒 02/28 1小倉1112R 1着/18頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 期待値 -43% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
17	タマカヅラ	斎藤	実43.8	B× A×勝率1% EV-58% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均14.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟711R 16着/16頭+1.6秒 04/11 1福島110R 13着/16頭+1.5秒 02/10 2京都48R 13着/13頭+2.6秒 01/17 1中山612R 5着/16頭+0.3秒 12/27 5中山79R 3着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 -59% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
18	ルージュサウダージ	角田和	実105.8	B× A▽勝率1% EV-3% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.7着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉510R 14着/18頭+1.0秒 06/27 2小倉110R 12着/13頭+0.9秒 05/30 3京都1111R 15着/16頭+1.5秒 03/07 1阪神511R 15着/18頭+1.2秒 01/24 1小倉19R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 0.9% / 期待値 -3% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 ◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ

買うAI の推奨AB

モンサンゴールデン

騎手 △柴田裕

13.2倍

AI の勝率10%損益の分かれ目8%

AI の勝率 10% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 13.2倍）を上回り、期待値 +29% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

外れ（8着）

出走馬全18頭

◎A:◎11

アイニードユー

川田

2.1倍

勝率 38%

›

○A:▲9

トップアタック

小沢

7.3倍

勝率 10%

›

▲A:○4

ガラベイヤ

横山和

6.9倍

勝率 10%

›

△A:△5

モンサンゴールデン

△柴田裕

13.2倍

勝率 10%

›

△A:△7

ロードトレゾール

河原田菜々

12.4倍

勝率 9%

›

△A:△14

マーゴットミスト

田口

11.4倍

勝率 8%

›

▽A:▽13

グッドピース

鮫島駿

20.5倍

勝率 5%

›

×A:▽3

ジュルナール

池添

21.3倍

勝率 2%

›

▽A:▽16

スネーフリンガ

松山

26.9倍

勝率 2%

›

▽A:▽1

ファイツオン

吉田隼

33.0倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽6

サンライズプルート

吉村

47.0倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽12

サクセスカラー

吉田豊

71.0倍

対象外勝率 2%

›

×A:×17

タマカヅラ

斎藤

43.8倍

対象外勝率 1%

›

×A:×10

メイショウゴールド

酒井

51.0倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽8

バシレウスシチー

菱田

82.5倍

対象外勝率 1%

›

×15

マイネルラッシュ

国分恭

93.1倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽2

スイミーユニバンス

浜中

97.0倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽18

ルージュサウダージ

角田和

105.8倍

対象外勝率 0%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買う条件: オッズ 10〜30 倍・期待値 +20% 以上・勝率 8% 以上・1 レース 3 頭まで。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

単勝 5 モンサンゴールデン実13.2倍期待値 +29% 推奨 10.2〜30.0倍 ¥100 不的中8着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 5 モンサンゴールデン実13.2倍期待値 +29% 推奨 10.2〜30.0倍 ¥100 不的中8着

※ オッズは予測時点の値です。

12R 京都競馬場発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファイツオン	吉田隼	実33.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/11 2小倉510R 17着/18頭+1.3秒 05/02 1新潟11R 8着/14頭+4.3秒 01/24 1小倉15R 9着/11頭+11.6秒 12/20 5阪神512R 14着/16頭+1.4秒 10/05 3京都212R 15着/16頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	スイミーユニバンス	浜中	実97.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/02 1札幌412R 7着/14頭+0.3秒 07/05 1函館89R 7着/16頭+0.4秒 06/20 1函館311R 15着/16頭+1.3秒 03/28 1中京512R 16着/16頭+1.2秒 02/28 1阪神312R 6着/18頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	ジュルナール	池添	実21.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/07 3阪神29R 11着/16頭+1.2秒 05/24 3京都1012R 1着/16頭勝利 03/15 1中京26R 10着/16頭+1.6秒 01/25 1小倉28R 11着/16頭+1.6秒 01/12 1京都56R 8着/9頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ガラベイヤ	横山和	実6.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2福島89R 3着/16頭+0.4秒 05/30 3京都1111R 4着/16頭+0.3秒 04/05 3中山47R 1着/14頭勝利 02/21 1小倉99R 3着/10頭+0.2秒 01/12 1中山58R 6着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	モンサンゴールデン推奨	△柴田裕	実13.2	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 06/20 1函館311R 12着/16頭+0.9秒 05/24 3京都105R 1着/9頭勝利 04/19 2阪神86R 3着/15頭+0.3秒 03/29 2阪神26R 4着/10頭+0.2秒 03/07 1阪神56R 4着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	サンライズプルート	吉村	実47.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調／前走3着）
前5走 07/11 2小倉510R 7着/18頭+0.4秒 06/28 2小倉210R 16着/16頭+4.7秒 03/28 2阪神110R 9着/11頭+0.9秒 03/08 1阪神612R 12着/13頭+3.5秒 02/10 2京都412R 14着/15頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	ロードトレゾール	河原田菜々	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/19 2福島89R 5着/16頭+0.5秒 06/27 2小倉110R 2着/13頭+0.0秒 03/08 2中山412R 2着/16頭+0.0秒 02/15 1小倉810R 6着/18頭+0.2秒 01/25 1中山98R 12着/15頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	バシレウスシチー	菱田	実82.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/02 1札幌412R 3着/14頭+0.1秒 07/18 1函館1110R 4着/10頭+1.0秒 06/14 3阪神49R 12着/13頭+1.5秒 05/23 1新潟711R 7着/16頭+0.5秒 05/03 3京都48R 4着/15頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	トップアタック	小沢	実7.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/30 3京都1111R 5着/16頭+0.3秒 05/09 1新潟39R 1着/14頭勝利 02/08 1小倉69R 14着/15頭+2.9秒 01/24 1小倉19R 6着/12頭+0.7秒 12/06 5阪神19R 2着/8頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	メイショウゴールド	酒井	実51.0	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／155日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都310R 10着/12頭+0.8秒 04/18 2阪神79R 4着/14頭+0.6秒 04/04 2阪神36R 1着/16頭勝利 03/21 1阪神912R 6着/15頭+0.5秒 01/04 1京都18R 7着/16頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 155日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	アイニードユー	川田	実2.1	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/02 2中京46R 2着/9頭+0.1秒 06/13 3阪神38R 1着/15頭勝利 04/12 2阪神611R 4着/18頭+0.6秒 03/07 1阪神511R 3着/18頭+0.3秒 02/07 2京都310R 3着/9頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.9% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	サクセスカラー	吉田豊	実71.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 06/20 3東京510R 12着/14頭+1.8秒 05/23 2東京910R 5着/16頭+0.3秒 04/26 2東京28R 3着/11頭+0.0秒 12/21 5中山612R 6着/16頭+0.7秒 11/23 5東京512R 6着/18頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
13	グッドピース	鮫島駿	実20.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／92日ぶりの実戦）
前5走 07/04 2小倉39R 1着/12頭勝利 04/11 2阪神56R 3着/15頭+0.3秒 03/15 2中山67R 5着/15頭+0.6秒 01/31 1東京110R 9着/15頭+0.7秒 12/21 5阪神611R 6着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
14	マーゴットミスト	田口	実11.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/14 3阪神49R 8着/13頭+0.4秒 05/24 3京都105R 3着/9頭+0.2秒 04/11 2阪神56R 4着/15頭+0.3秒 03/15 2中山67R 6着/15頭+0.7秒 02/14 1小倉72R 1着/18頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
15	マイネルラッシュ	国分恭	実93.1	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/26 2新潟26R 6着/11頭+0.8秒 07/19 2福島89R 10着/16頭+1.0秒 05/30 3京都118R 12着/12頭+1.1秒 05/17 3京都812R 5着/13頭+0.4秒 04/25 1福島510R 12着/16頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
16	スネーフリンガ	松山	実26.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/11 2小倉510R 5着/18頭+0.1秒 06/27 2小倉110R 3着/13頭+0.3秒 06/14 3阪神49R 4着/13頭+0.1秒 04/25 1福島510R 13着/16頭+0.4秒 02/28 1小倉1112R 1着/18頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
17	タマカヅラ	斎藤	実43.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均14.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟711R 16着/16頭+1.6秒 04/11 1福島110R 13着/16頭+1.5秒 02/10 2京都48R 13着/13頭+2.6秒 01/17 1中山612R 5着/16頭+0.3秒 12/27 5中山79R 3着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
18	ルージュサウダージ	角田和	実105.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.7着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉510R 14着/18頭+1.0秒 06/27 2小倉110R 12着/13頭+0.9秒 05/30 3京都1111R 15着/16頭+1.5秒 03/07 1阪神511R 15着/18頭+1.2秒 01/24 1小倉19R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

買うAI の推奨AB

モンサンゴールデン

騎手 △柴田裕

13.2倍

AI の勝率10%損益の分かれ目8%

AI の勝率 10% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 13.2倍）を上回り、期待値 +27% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

外れ（8着）

出走馬全18頭

◎11

アイニードユー

川田

2.1倍

勝率 25%

›

○4

ガラベイヤ

横山和

6.9倍

勝率 14%

›

▲9

トップアタック

小沢

7.3倍

勝率 14%

›

△5

モンサンゴールデン

△柴田裕

13.2倍

勝率 10%

›

△14

マーゴットミスト

田口

11.4倍

勝率 9%

›

△7

ロードトレゾール

河原田菜々

12.4倍

勝率 8%

›

▽13

グッドピース

鮫島駿

20.5倍

勝率 6%

›

▽3

ジュルナール

池添

21.3倍

勝率 6%

›

▽16

スネーフリンガ

松山

26.9倍

勝率 2%

›

▽1

ファイツオン

吉田隼

33.0倍

対象外勝率 2%

›

▽6

サンライズプルート

吉村

47.0倍

対象外勝率 2%

›

×17

タマカヅラ

斎藤

43.8倍

対象外勝率 1%

›

×10

メイショウゴールド

酒井

51.0倍

対象外勝率 1%

›

▽12

サクセスカラー

吉田豊

71.0倍

対象外勝率 1%

›

▽8

バシレウスシチー

菱田

82.5倍

対象外勝率 1%

›

▽2

スイミーユニバンス

浜中

97.0倍

対象外勝率 1%

›

▽18

ルージュサウダージ

角田和

105.8倍

対象外勝率 1%

›

×15

マイネルラッシュ

国分恭

93.1倍

対象外—

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買う条件: オッズ 10〜30 倍・期待値 +20% 以上・勝率 8% 以上・1 レース 3 頭まで。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

単勝 5 モンサンゴールデン実13.2倍期待値 +29% 推奨 10.2〜30.0倍 ¥100 不的中8着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 5 モンサンゴールデン実13.2倍期待値 +29% 推奨 10.2〜30.0倍 ¥100 不的中8着

※ オッズは予測時点の値です。

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